Source: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/unbiased-pareto-26-10/ Canonical: https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/unbiased-pareto-26-10/ Language: zh-hant-tw # Pareto 26.10 [Markdown](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/unbiased-pareto-26-10/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/unbiased-pareto-26-10/facts.json) ## [Pareto 26.10](https://ailoot.ai/models/zh-hant-tw/unbiased-pareto-26-10/) `unbiased/pareto-26.10` Unbiased文字輸入 US$0.0016 / 1K輸出 US$0.0064 / 1K Unbiased 的複合文字模型，上下文為 1,048,576 個 token，適合分析大型資料集並準備詳盡答案。 ### Pareto 26.10 如何運作 Pareto 26.10 是 Unbiased 複合模型的穩定版本。其方式是為每次請求選擇數個先進模型與開放模型，再將結果整合成一個答案。這與只把問題轉交給單一選定模型不同：使用者面對的是一個 Pareto，取得的是整合結果。參與的模型組合可能改變，因此版本名稱並不代表固定的基礎模型清單。 ### Ailoot 的文字處理 在 Ailoot，Pareto 26.10 接受文字並傳回文字。此連線的上下文視窗為 1,048,576 個 token，包含指示、對話歷史、傳入資料及生成中的答案。模型中繼資料標示的答案容量最多為 131,072 個 token；這是上限，並非每次生成的必要長度。為了有效工作，適合預先指定輸出篇幅與章節順序。 長上下文可在一個請求中比對多份文字資料：技術需求與實作、需求與討論紀錄，或文件的數個版本。請以清楚名稱提供原始片段，並要求結論對應至各片段。例如，可建立差異表、找出需求矛盾，或根據整組資料準備修改計畫。這些是文字任務的表達方式；存取檔案或外部系統的能力由應用程式決定。 ### 如何建立實用請求 分析程式碼時，加入相關函式、預期行為與觀察到的錯誤。要求先解釋它們之間的關係，再提出局部修改與驗證方法。研究提供的文字時，請提出問題、在請求內列出來源，並指定哪些主張必須註明對應片段。準備文件時，請說明讀者、用途、必要章節與驗收標準。 文字連線提供 Messages、Responses、Chat Completions 及文字 generateContent 方法。選擇格式有助於整合至現有客戶端，本身不會新增影像閱讀、網路搜尋或命令執行。取得的程式碼、計畫與建議仍是文字生成結果，後續行動需由應用程式執行。 ### 明確固定版本選擇 識別碼 `unbiased/pareto-26.10` 選取的就是 26.10 版本。需要在應用程式設定中明確固定模型，或使用自有任務集比較同一版本結果時，這很實用。26.9 是獨立版本，並有自己的上下文視窗。 ### 可透過 Ailoot API 使用 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 US$0.0016 */ 1K* 輸出 US$0.0064 */ 1K* 讀取快取 ≈US$0.00006 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 US$0.0016 */ 1K* 輸出 US$0.0064 */ 1K* 讀取快取 ≈US$0.00006 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 US$0.0016 */ 1K* 輸出 US$0.0064 */ 1K* 讀取快取 ≈US$0.00006 */ 1K* 輸入 `text` 輸出 `text` 上下文 型錄未列明 最大回應 型錄未列明 輸入 US$0.0016 */ 1K* 輸出 US$0.0064 */ 1K* 讀取快取 ≈US$0.00006 */ 1K* `unbiased/pareto-26.10` · JSON ``` {"about":"### Pareto 26.10 如何運作\n\nPareto 26.10 是 Unbiased 複合模型的穩定版本。其方式是為每次請求選擇數個先進模型與開放模型，再將結果整合成一個答案。這與只把問題轉交給單一選定模型不同：使用者面對的是一個 Pareto，取得的是整合結果。參與的模型組合可能改變，因此版本名稱並不代表固定的基礎模型清單。\n\n### Ailoot 的文字處理\n\n在 Ailoot，Pareto 26.10 接受文字並傳回文字。此連線的上下文視窗為 1,048,576 個 token，包含指示、對話歷史、傳入資料及生成中的答案。模型中繼資料標示的答案容量最多為 131,072 個 token；這是上限，並非每次生成的必要長度。為了有效工作，適合預先指定輸出篇幅與章節順序。\n\n長上下文可在一個請求中比對多份文字資料：技術需求與實作、需求與討論紀錄，或文件的數個版本。請以清楚名稱提供原始片段，並要求結論對應至各片段。例如，可建立差異表、找出需求矛盾，或根據整組資料準備修改計畫。這些是文字任務的表達方式；存取檔案或外部系統的能力由應用程式決定。\n\n### 如何建立實用請求\n\n分析程式碼時，加入相關函式、預期行為與觀察到的錯誤。要求先解釋它們之間的關係，再提出局部修改與驗證方法。研究提供的文字時，請提出問題、在請求內列出來源，並指定哪些主張必須註明對應片段。準備文件時，請說明讀者、用途、必要章節與驗收標準。\n\n文字連線提供 Messages、Responses、Chat Completions 及文字 generateContent 方法。選擇格式有助於整合至現有客戶端，本身不會新增影像閱讀、網路搜尋或命令執行。取得的程式碼、計畫與建議仍是文字生成結果，後續行動需由應用程式執行。\n\n### 明確固定版本選擇\n\n識別碼 `unbiased/pareto-26.10` 選取的就是 26.10 版本。需要在應用程式設定中明確固定模型，或使用自有任務集比較同一版本結果時，這很實用。26.9 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